一种基于属性和标题的商品搭配推荐方法及装置.pdf
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一种基于属性和标题的商品搭配推荐方法及装置.pdf
本发明公开了一种基于属性和标题的商品搭配推荐方法及装置,该方法通过获取一段时间内的用户订单信息获得获取商品间的搭配得分,并根据搭配得分的情况能够获得搭配得分较高的候选商品集,并且通过引入异质共现频率与异质共现逆频率来降低热门商品对商品间搭配的影响,从而获得较为准确的候选商品集;同时通过获取商品风格等属性的向量与商品标题的向量,并将两种类型的向量映射到向量空间中,学习两个商品间的搭配度,建立商品搭配模型,进而基于商品属性和标题更准确的获取商品间的搭配率;再根据用户购买或询问的商品信息,从该商品的候选商品集中
一种商品搭配推荐方法、系统、装置及存储介质.pdf
本发明公开了一种商品搭配推荐方法、系统、装置及存储介质,该系统与装置均应用该方法,该存储介质为存储有该方法的存储介质;该方法包括离线部分和在线部分,其中离线部分根据用户在一时间段内的订单信息生成商品购买序列,应用该商品购买序列建立模型,并通过优化目标函数实现对模型的优化,同时引入注意力机制获取最终函数,减少用户在短时间内的重复购买与相似购买对模型的影响,最终获取商品向量,再通过商品向量计算用户向量;在在线部分计算候选搭配商品的商品向量与用户向量的相似度,将相似度最高的商品优先推荐给用户。
一种基于机器学习的商品智能搭配推荐方法.pdf
本发明公开一种基于机器学习的商品智能搭配推荐方法,该方法通过对商品属性信息(包括类目和分词)、用户购买历史和商品图像数据集进行分析和建模,为商品推荐可搭配的商品集。其中,借助基于内容的推荐算法,利用商品分词属性进行商品相似度计算;借助基于商品的协同过滤算法进行相似度计算;针对图像数据,利用聚类算法对图像进行聚类,然后计算图像像素相似度;构造了不同的候选集,再对不同的候选集进行加权平均。本发明将文本数据和图像数据进行综合使用,使最终的搭配推荐结果可以实现高效有效识别。
一种基于短视频的商品推荐方法、装置和系统.pdf
本发明实施例涉及互联网技术领域,具体涉及一种基于短视频的商商品推荐方法、装置和系统。一种基于短视频的商品推荐方法,包括:判断用户是否是第一次登录;如果是,则根据用户当前浏览的短视频确定用户的属性标签;如果否,则根据用户浏览的历史短视频确定用户的属性标签;根据用户的属性标签确定向用户推荐的商品并推送。通过本发明的方法,通过用户浏览的短视频,包括当前或者历史的,从短视频中推算出用户的喜好,根据用户的喜好向用户推荐商品。既提高了用户购买商品的效率,又提高了商家商品的销售额。
一种基于用户购买行为的商品推荐方法和装置.pdf
本发明提供了一种基于用户购买行为的商品推荐方法和装置,涉及信息推送技术领域,通过获得第一店铺信息,第一店铺信息中包括第一商品;获得在第一店铺中购买第一商品的第一会员信息,第一会员具有第一地址信息;获得第二店铺信息,所述第二店铺信息中包括第二商品;获得在第二店铺中购买第二商品的第二会员信息,第二会员具有第二地址信息;判断第一地址信息和第二地址信息是否满足第一预设条件;当满足时,第一会员和第二会员具有第一关联关系;获得第一商品和第二商品的第一共性因素;判断第一会员和第二会员是否具有第一购买关系;当具有时,将第